I. Creando nuestros datos

Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitus y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:

IrvingBastida<-c(-109.30,25.8257)
EmilianoToledo<-c(-110.961,29.0892)
AdrianaRodriguez<-c(-109.702,23.053)
Fernando<-c(-115.12771,32.50957)
viajes<-rbind(IrvingBastida,EmilianoToledo,AdrianaRodriguez,Fernando)
viajes
##                       [,1]     [,2]
## IrvingBastida    -109.3000 25.82570
## EmilianoToledo   -110.9610 29.08920
## AdrianaRodriguez -109.7020 23.05300
## Fernando         -115.1277 32.50957

II. Cambiando el nombre de nuestras columnas

Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:

colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
##                   Longitud  Latitud
## IrvingBastida    -109.3000 25.82570
## EmilianoToledo   -110.9610 29.08920
## AdrianaRodriguez -109.7020 23.05300
## Fernando         -115.1277 32.50957

III. Transformando nuestra matriz en un data.frame

Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:

viajes<-data.frame(viajes)
viajes
##                   Longitud  Latitud
## IrvingBastida    -109.3000 25.82570
## EmilianoToledo   -110.9610 29.08920
## AdrianaRodriguez -109.7020 23.05300
## Fernando         -115.1277 32.50957

IV. Creando una gráfica de dispersión con nombres y puntos

Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:

dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Longitud,Latitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Longitud,Latitud),color= rainbow(4))
ggplotly(dispersion)

V. Creando un mapa

Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(4)))

VI. Mapa de puntos y denssidad

Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))

VII. Preguntas

1.- ¿Cómo están distribuidas sus ubicaciones?

Estan en el norte del pais, no estan alejadas entre si

2.- Si tuvieras que pensar en una función que pasara por todas sus ubicaciones, ¿qué tipo de función sería?

Curva

3.- ¿Consideras que graficar la ubicación de una persona en un mapa tiene un valor económico? ¿Por qué?

Si, Ayuda a conocer la situacion de dicha localizacion

4.- ¿Hasta ahora qué han aprendido en el curso?

Usar R como una herramienta

Esta obra fue generada mediante R en November 20, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM.
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